Evaluating functional covariateâ environment interactions in the Cox regression model

Children exposed to mixtures of endocrine disrupting compounds such as phthalates are at high risk of experiencing significant friction in their growth and sexual maturation. This article is primarily motivated by a study that aims to assess the toxicantsâ modified effects of risk factors related to the hazards of early or delayed onset of puberty among children living in Mexico City. To address the hypothesis of potential nonlinear modification of covariate effects, we propose a new Cox regression model with multiple functional covariateâ environment interactions, which allows covariate effects to be altered nonlinearly by mixtures of exposed toxicants. This new class of models is rather flexible and includes many existing semiparametric Cox models as special cases. To achieve efficient estimation, we develop the global partial likelihood method of inference, in which we establish key largeâ sample results, including estimation consistency, asymptotic normality, semiparametric efficiency and the generalized likelihood ratio test for both parameters and nonparametric functions. The proposed methodology is examined via simulation studies and applied to the analysis of the motivating data, where maternal exposures to phthalates during the third trimester of pregnancy are found to be important risk modifiers for the age of attaining the first stage of puberty. The Canadian Journal of Statistics 47: 204â 221; 2019 © 2019 Statistical Society of CanadaRésuméLes enfants exposés à des perturbateurs endocriniens comme les phtalates courrent un risque élevé de problèmes relatifs à leur croissance et leur maturation sexuelle. Les auteurs s’intéressent à une étude visant à évaluer l’effet des toxines sur les facteurs de risque liés à une puberté précoce ou retardée chez les enfants vivant à Mexico. Afin d’accommoder l’hypothèse que certaines modifications des effets pourraient s’avérer non linéaires, ils proposent un modèle de régression de Cox avec de nombreuses interactions fonctionnelles entre les covariables et l’environnement, ce qui permet une altération non linéaire de l’effet des covariables suite à une exposition à un mélange de toxines. Cette nouvelle classe de modèles présente une grande flexibilité, au point où plusieurs modèles de Cox semiâ paramétriques en sont des cas particuliers. Pour estimer le modèle, les auteurs développent la méthode au maximum de vraisemblance partielle globale dont ils établissent les propriétés clés, notamment la convergence, la normalité asymptotique, l’efficacité semiâ paramétrique, et la distribution du test au rapport de vraisemblance généralisé pour les paramètres et pour les fonctions non paramétriques. Les auteurs examinent la méthodologie proposée au moyen d’études de simulation et l’appliquent aux données ayant motivé son développement. Ils constatent que l’exposition aux phtalates lors du troisième trimestre de grossesse modifie substantiellement l’effet des facteurs contribuant à l’âge d’atteinte de la puberté. La revue canadienne de statistique 47: 204â 221; 2019 © 2019 Société statistique du CanadaPeer Reviewedhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/149330/1/cjs11486_am.pdfhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/149330/2/cjs11486.pdfhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/149330/3/cjs11486-sup-0001-SuppInfo.pd

Self-Evolution Learning for Mixup: Enhance Data Augmentation on Few-Shot Text Classification Tasks

Text classification tasks often encounter few shot scenarios with limited labeled data, and addressing data scarcity is crucial. Data augmentation with mixup has shown to be effective on various text classification tasks. However, most of the mixup methods do not consider the varying degree of learning difficulty in different stages of training and generate new samples with one hot labels, resulting in the model over confidence. In this paper, we propose a self evolution learning (SE) based mixup approach for data augmentation in text classification, which can generate more adaptive and model friendly pesudo samples for the model training. SE focuses on the variation of the model's learning ability. To alleviate the model confidence, we introduce a novel instance specific label smoothing approach, which linearly interpolates the model's output and one hot labels of the original samples to generate new soft for label mixing up. Through experimental analysis, in addition to improving classification accuracy, we demonstrate that SE also enhances the model's generalize ability